BAB 5 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 5 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 5.1. Profil BLP Sistem informasi Blended Learning Poltekba mulai digunakan sejak tahun 2012. BLP adalah sebuah sistem informasi berbasis web yang hanya dapat diakses melalui localhost 176.16.16.16/blp. Pada halaman utama BLP pengguna harus login terlebih dahulu dengan menginputkan username dan password. Tampilan halaman login BLP dapat dilihat pada gambar 5.1. Gambar 5. 1 Halaman Utama BLP Setelah masuk ke BLP maka akan tampil jurusan yang ada di Poltekba seperti dapat dilihat pada Gambar 5.2. Jurusan yang tampil berfungsi untuk dipilih sehingga 30

hanya mata kuliah pada jurusan yang dipilih yang akan tampil. Gambar 5. 2 Tampilan Pilihan Menu BLP BLP memiliki fitur untuk mendownload soal, pada fitur ini pengguna atau mahasiswa dapat memperoleh soal dengan cara mendownload. Pada gambar 5.3 dapat dilihat halaman yang menampilkan soal yang akan didownload setelah pengguna memilih jurusan dan mata kuliah. 31

Gambar 5. 3 Halaman Download Soal Selain itu BLP juga memiliki fitur untuk mengumpulkan tugas.pada fitur ini pengguna dapat mengumpulkan tugas sesuai dengan mata kuliah dan jurusan yang dipilih.tampilan fitur ini dapat dilihat pada Gambar 5.4. 32

5.2. Analisis Data 5.2.1. Outer Model Gambar 5. 4 Halaman Upload Soal Outer model digunakan untuk melihat bagaimana setiap indikator berhubungan dengan variabel latennya.dalam metode PLS menggunakan software SmartPLS 3.0 untuk menghitung outer model terdapat tiga kriteria yaitu validitas konvergen (convergent validity), kriteria yang kedua adalah validitas diskriminan (discriminant validity) dan kriteria yang ketiga adalah construct reliability. 1. Uji Validitas Konvergen Pengujian validitas konvergen menggunakan SmartPls 3.0 dilihat dari nilai loading factor dari indikatorindikator yang mengukur variabel tersebut.penelitian ini 33

bertujuan untuk mengetahui faktor faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna sistem informasi BLP.Menurut Hair et al, (2010) Exploratory Factor Analysis merupakan pendekatan yang bertujuan untuk menyelidiki faktor faktor yang terkandung dalam variabel variabel pengamatan. Penelitian ini bersifat exploratory sehingga kriteria nilai loading factor untuk penelitian harus lebih besar dari0,6-0,7.parameter validitas konvergen dapat dilihat pada gambar 5.5. Gambar 5. 5 Hasil Uji Validitas Konvergen 34

Nilai loading factor yang muncul antara variabel dengan indikator pertanyaan memiliki nilai yang tidak sama, dapat dilihat nilai loading factor berada diatas 0,6 menandakan hubungan yang sesuai antara variabel laten dan indikator. Dapat disimpulkan berdasarkan hasil uji validitas konvergen bahwa indikator pertanyaan dengan variabel dalam penelitian ini sudah valid. Perbandingan nilai loading factor antara indikator pertanyaan dengan variabel laten dapat dilihat pada tabel 5.1 5.6 a. Validitas konvergen untuk variabel content Variabel content memiliki empat indikator pertanyaan, yaitu CO1, CO2, CO3, dan CO4. CO1 memiliki nilai loading factor sebesar 0,857 sedangkan CO2 memiliki nilai loading factor sebesar 0,869 lalu untuk CO3 memilik nilai loading sebesar 0,794 dan C04 memiliki nilai loading factor sebesar 0,786 dapat dilihat pada Tabel 5.1 Berdasarkan Tabel 5.6 nilai loading dari setiap indikator diatas 0,6 maka indikator- indikator pertanyaan dari variabel content telah memenuhi syarat validitas konvergen. Tabel 5. 1 Nilai Loading Factor Variabel Content No Indikator Pertanyaan Nilai Loading Factor 1 CO1 Apakah sistem memberikan informasi yang tepat, yang anda butuhkan? 0,857 35

2 CO2 Apakah isi informasi yang tersedia memenuhi kebutuhan anda? 0,869 3 CO3 Apakah informasi yang tersedia pada sistem informasi BLP bermanfaat bagi anda? 4 CO4 Apakah informasi yang tersedia cukup beragam dan memenuhi kebutuhan saya? 0,794 0,786 b. Validitas konvergen untuk variabel accuracy Variabel accuracy memiliki dua indikator, yaitu AC1 dan AC2. AC1 memiliki nilai loading factor sebesar 0,941 dan AC2 memiliki nilai loading factor sebesar 0,923 dapat dilihat pada Tabel 5.2 Berdasarkan Tabel 5.2 nilai loadingfactor dari setiap indikator diatas 0,6 maka indikator- indikator pertanyaan dari variabel accuracy telah memenuhi syarat validitas konvergen. Tabel 5. 2 Nilai Loading Factor Variabel Accuracy No Indikator Pertanyaan Nilai Loading factor 1 AC1 Apakah sistem informasi BLP sudah 0,941 memiliki informasi akurat? 2 AC2 Apakah anda puas dengan kekakuratan 0,923 sistem? c. Validitas konvergen untuk variabel ease of use Variabel ease of use memiliki dua indikator, yaitu EU1 dan EU2. EU1 memiliki nilai loading sebesar 0,899 dan EU2 memiliki nilai loading factor sebesar 0,789 dapat dilihat dari Tabel 5.3 Berdasarkan Tabel 5.3 36

nilailoading factor dari setiap indikator diatas 0,6 maka indikator- indikator pertanyaan dari variabel ease of use telah memenuhi syarat validitas konvergen. Tabel 5. 3 Nilai Loading Factor Variabel Ease Of Use No Indikator Pertanyaan Nilai Loading factor 1 EU1 Apakah anda sudah merasa puas 0,899 terhadap kenyamanan ketika menggunakan sistem informasi BLP? 2 EU2 Apakah sistem mudah untuk digunakan? 0,789 d. Validitas konvergen untuk validitas format Variabel format memiliki 2 indikator, yaitu FO1 dan FO2. FO1 memiliki nilai loading factor sebesar 0,907 dan FO2 memiliki nilai loading factor sebesar 0,874 dapat dilihat pada Tabel 5.4 Berdasarkan Tabel 5.4 nilai loading factor dari setiap indikator diatas 0,6 maka indikator-indikator pertanyaan dari variabel format memenuhi syarat validitas konvergen. Tabel 5. 4 Nilai Loading Factor Variabel Format No Indikator Pertanyaan Nilai Loading factor 1 FO1 Apakah anda puas terhadap hasil 0,907 informasi yang berguna pada sistem informasi BLP? 2 FO2 Apakah anda sudah merasa jelas terhadap 0,874 37

informasi yang tersedia pada sistem informasi BLP? e. Validitas konvergen untuk validitas timeliness Variabel timeliness memiliki dua indikator, yaitu TL1 dan TL2. TL1 memiliki nilai loading factor sebesar 0,876 dan TL2 memiliki nilai loading factor sebesar 0,878 dapat dilihat pada Tabel 5.5 Berdasarkan Tabel 5.5 nilai loading factor dari setiap indikator diatas 0,6 maka indikator-indikator pertanyaan variabel timeliness memenuhi syarat validitas konvergen. Tabel 5. 5 Nilai Loading Factor Variabel Timeliness No Indikator Pertanyaan Nilai Loading factor 1 TL1 Apakah anda merasa sudah puas terhadap 0,876 kecepatan memperoleh informasi pada sistem informasi BLP? 2 TL2 Apakah sistem memberikan informasi yang up to date? 0,878 f. Validitas konvergen untuk variabel kepuasan Variabel kepuasan memiliki satu indikator, yaitu KP. KP memiliki nilai loading dactor sebesar 1,000 dapat dilihat pada tabel 5.6 Berdasarkan Tabel 5.6 nilai loading factor dari indikator kepuasan diatas 0,6 maka indikator indikator pertanyaan variabel kepuasan memenuhi syarat validitas konvergen 38

Tabel 5. 6 Nilai Loading Factor Variabel Kepuasan No Indikator Pertanyaan Nilai Loading factor 1 KP Secara keseluruhan apakah anda sudah puas dengan sistem informasi BLP? 1,000 Berdasarkan Tabel 5.1-5.6 terlihat bahwa semua indikator pertanyaan dari variabel memiliki nilai loading factor diatas 0,6.Maka validitas konvergen semua variabel telah terpenuhi.selain dilihat dari loading factor, pengujian validitas konvergen dapat dilihat dari nilai Average Variance Extracted (AVE).Pada tabel 5.7 dapat dilihat nilai AVE berada diatas 0,5 sesuai dengan nilai yang diacu pada penelitian ini.maka validitas konvergen pada semua variabel yang ada pada penelitian ini telah terpenuhi. Tabel 5. 7 Nilai AVE Variabel Nilai AVE Accuracy 0,8680 Content 0,6847 Ease of Use 0,7158 Format 0,7932 Kepuasan 1,0000 Timeliness 0,7695 2. Uji Validitas Diskriminan Pengujian validitas diskriminan dapat dilihat dari hasil nilai cross loading tiap indikator pertanyaan terhadap variabel. Pada penelitian ini nilai acuan yang 39

digunakan adalah diatas 0,7. Dapat dilihat pada Tabel 5.8 semua nilai cross loading(warna merah muda) tiap indikator diatas 0,7. Selain itu uji validitas diskriminan dapat dilihat dari nilai nilai cross loading indikator suatu konstruk lebih besar dari nilai cross loading indikator konstruk tersebut terhadap konstruk lain. Pada tabel 5.8 dapat dilihat nilai cross loading dari indikator suatu konstruk lebih besar dari nilai cross loading indikator konstruk tersebut terhadap konstruk lain maka validitas diskriminan setiap indikator terhadap variabelnya telah terpenuhi. Accuracy Content Tabel 5. 8 Nilai Cross Loading Ease Of Use Format Kepuasan Timeliness AC1 0.9405 0.5124 0.3424 0.5846 0.6247 0.5225 AC2 0.9227 0.5396 0.4026 0.6644 0.5507 0.5363 CO1 0.5031 0.8568 0.2477 0.6334 0.5389 0.5298 CO2 0.4629 0.8692 0.2320 0.6116 0.5439 0.5395 CO3 0.4786 0.7944 0.3447 0.5671 0.4829 0.3757 CO4 0.4171 0.7863 0.3162 0.5088 0.4434 0.5122 EU1 0.3462 0.3431 0.8991 0.5018 0.4932 0.5445 EU2 0.3296 0.2155 0.7894 0.3132 0.3516 0.3681 FO1 0.6395 0.6287 0.4427 0.9071 0.5843 0.5591 FO2 0.5435 0.6267 0.4417 0.8738 0.5058 0.5899 KP 0.6330 0.6096 0.5088 0.6145 1.0000 0.7453 TL1 0.4518 0.4524 0.5044 0.4735 0.6518 0.8764 TL2 0.5435 0.5867 0.4642 0.6541 0.6558 0.8780 Perbandingan nilai cross loading> 0,7 dan nilai cross loading dari indikator suatu konstruk lebih besar dari nilai cross loading indkator konstruk tersebut terhadap konstruk lain dapat dilihat pada Tabel 5.9-5.14 40

a. Validitas diskriminan untuk variabel accuracy Variabel accuracy memiliki 2 indikator, yaitu AC1 dan AC2. AC1 memiliki nilai crossloading sebesar 0,9405 dan A22 memiliki nilai cross loading sebesar 0,9227 dapat dilihat pada Tabel 5.9 Berdasarkan Tabel 5.9 nilai cross loading dari setiap indikator diatas 0,7 maka indikatorindikator pertanyaan dari variabel accuracy memenuhi syarat validitas diskriminan. Selain melihat nilai cross loading> 0,7 validitas diskriminan juga dapat dilihat nilai cross loading dari indikator suatu konstruk lebih besar dari nilai cross loading indkator konstruk tersebut terhadap konstruk lain yang dapat dilihat pada Tabel 5.9 Nilai cross loading indikator AC1 dan AC2 terhadap variabel accuracy lebih besar dibandingkan nilai cross loading indikator AC1 dan AC2 terhadap variabel content, ease of use, format, kepuasan, dan timeliness sehingga sudah memenuhi syarat validitas diskriminan. Tabel 5. 9 Nilai Cross Laoding Variabel Accuracy Ease Of Accuracy Content Use Format Kepuasan Timeliness AC1 0.9405 0.5124 0.3424 0.5846 0.6247 0.5225 AC2 0.9227 0.5396 0.4026 0.6644 0.5507 0.5363 b. Validitas diskriminan variabel content Variabel content memiliki empat indikator, yaitu CO1, CO2, CO3, dan CO4. CO1 memiliki nilai crossloading sebesar 0,8568, CO2 meliliki nilaicross loading 0,8692, CO3 memiliki nilai 0,7944 dan CO4 memiliki nilai cross loading sebesar 0,7863 dapat dilihat pada Tabel 5.10Berdasarkan Tabel 5.10 nilai cross loading dari 41

setiap indikator diatas 0,7 maka indikator-indikator pertanyaan dari variabel content memenuhi syarat validitas diskriminan. Selain melihat nilai cross loading> 0,7 validitas diskriminan juga dapat dilihat nilai cross loading dari indikator suatu konstruk lebih besar dari nilai cross loading indkator konstruk tersebut terhadap konstruk lain yang dapat dilihat pada Tabel 5.10 Nilai cross loading indikator CO1, CO2, CO3, dan CO4 terhadap variabel content lebih besar dibandingkan nilai cross loading indikator CO1, CO2, CO3, dan CO4 terhadap variabel accuracy, ease of use, format, kepuasan, dan timeliness sehingga sudah memenuhi syarat validitas diskriminan. Tabel 5. 10 Nilai Cross Loading Variabel Content Ease Of Accuracy Content Use Format Kepuasan Timeliness CO1 0.5031 0.8568 0.2477 0.6334 0.5389 0.5298 CO2 0.4629 0.8692 0.2320 0.6116 0.5439 0.5395 CO3 0.4786 0.7944 0.3447 0.5671 0.4829 0.3757 CO4 0.4171 0.7863 0.3162 0.5088 0.4434 0.5122 c. Validitas diskriminan variabel ease of use Variabel ease of use memiliki 2 indikator, yaitu EU1 dan EU2. EU1 memiliki nilai crossloading sebesar 0,8991 dan EU2 memiliki nilai crossloading sebesar 0,7894 dapat dilihat pada Tabel 5.11 Berdasarkan Tabel 5.11 nilai cross loading dari setiap indikator diatas 0,7 maka indikator-indikator pertanyaan dari variabel ease of use memenuhi syarat validitas diskriminan. Selain melihat nilai cross loading > 0,7 validitas diskriminan 42

juga dapat dilihat nilai cross loading dari indikator suatu konstruk lebih besar dari nilai cross loading indkator konstruk tersebut terhadap konstruk lain yang dapat dilihat pada Tabel 5.11 Nilai cross loading indikator EU1 dan EU2 terhadap variabel ease of use lebih besar dibandingkan nilai cross loading indikator EU1 dan EU2 terhadap variabel accuracy, content, format, kepuasan, dan timeliness sehingga sudah memenuhi syarat validitas diskriminan. Tabel 5. 11 Nilai Cross Loading Varibel Ease Of Use Ease Of Accuracy Content Use Format Kepuasan Timeliness EU1 0.3462 0.3431 0.8991 0.5018 0.4932 0.5445 EU2 0.3296 0.2155 0.7894 0.3132 0.3516 0.3681 d. Validitas diskriminan variabel format Variabel format memiliki 2 indikator, yaitu FO1 dan FO2. FO1 memiliki nilai crossloading sebesar 0,9071 dan FO2 memiliki nilai cross loading sebesar 0,8738 dapat dilihat pada Tabel 5.12 Berdasarkan Tabel 5.12 nilai cross loading dari setiap indikator diatas 0,7 maka indikator-indikator pertanyaan dari variabel format memenuhi syarat validitas diskriminan. Selain melihat nilai cross loading> 0,7 validitas diskriminan juga dapat dilihat nilai cross loading dari indikator suatu konstruk lebih besar dari nilai cross loading indkator konstruk tersebut terhadap konstruk lain yang dapat dilihat pada Tabel 5.12 Nilai cross loading indikator FO1 dan FO2 terhadap variabel format lebih besar dibandingkan nilai cross loading terhadap variabel accuracy, content, ease 43

of use, kepuasan, dan timeliness sehingga sudah memenuhi syarat validitas diskriminan. Tabel 5. 12 Nilai Cross Loading Variabel Format Ease Of Accuracy Content Use Format Kepuasan Timeliness FO1 0.6395 0.6287 0.4427 0.9071 0.5843 0.5591 FO2 0.5435 0.6267 0.4417 0.8738 0.5058 0.5899 e. Validitas diskriminan variabel kepuasan Variabel Kepuasanmemiliki satu indikator, yaitu KP. KP memiliki nilai crossloading sebesar 1,000 dapat dilihat pada Tabel 5.13 Berdasarkan Tabel 5.13 nilai cross loading dari setiap indikator diatas 0,7 maka indikatorpertanyaan dari variabel kepuasanmemenuhi syarat validitas diskriminan. Selain melihat nilai cross loading> 0,7 validitas diskriminan juga dapat dilihat nilai cross loading dari indikator suatu konstruk lebih besar dari nilai cross loading indkator konstruk tersebut terhadap konstruk lain yang dapat dilihat pada Tabel 5.13 Nilai cross loading indikator KP terhadap variabel kepuasan lebih besar dibandingkan nilai cross loading terhadap variabel accuracy, content, ease of use, format, dan timeliness sehingga sudah memenuhi syarat validitas diskriminan. Tabel 5. 13 Nilai Cross Loading Variabel Kepuasan Accuracy Content Ease Of Use Format Kepuasan Timeliness KP 0.6330 0.6096 0.5088 0.6145 1.0000 0.7453 f. Validitas diskriminan variabel timeliness 44

Variabel timelinessmemiliki 2 indikator, yaitu TL1 dan TL2. TL1 memiliki nilai crossloading sebesar 0,8764 dan TL2 memiliki nilai cross loading sebesar 0,8780 dapat dilihat pada Tabel 5.14 Berdasarkan Tabel 5.14 nilai cross loading dari setiap indikator diatas 0,7 maka indikator-indikator pertanyaan dari variabel timeliness memenuhi syarat validitas diskriminan. Selain melihat nilai cross loading> 0,7 validitas diskriminan juga dapat dilihat nilai cross loading dari indikator suatu konstruk lebih besar dari nilai cross loading indkator konstruk tersebut terhadap konstruk lain yang dapat dilihat pada Tabel 5.14 Nilai cross loading indikator TL1 dan TL2 terhadap variabel format lebih besar dibandingkan nilai cross loading terhadap variabel accuracy, content, ease of use, kepuasan, dan format sehingga sudah memenuhi syarat validitas diskriminan. Tabel 5. 14 Nilai Cross Loading Variabel Timeliness Ease Of Accuracy Content Use Format Kepuasan Timeliness TL1 0.4518 0.4524 0.5044 0.4735 0.6518 0.8764 TL2 0.5435 0.5867 0.4642 0.6541 0.6558 0.8780 3. Uji Reliabilitas Uji realibilitas digunakan untuk membuktikan akurasi, konsisten dan ketepatan instrumen dalam mengukur variabel. Pada penelitian ini nilai acuan yang digunakan untuk mengukur konsistensi variabel laten diatas 0,6-0,7. Mengukur konsistensi variabel dapat dilihat dari nilai cronbachs alpha, jika nilai cronbach alpha diatas 0,6-0,7maka variabel laten sudah konsisten. Pada Tabel 5.15 45

dapat dilihat nilai cronbachs alpha dari semua variabel berada diatas 0,6-0,7 maka variabel laten pada penelitian ini sudah akurat, konsisten, dan tepat. Tabel 5. 15 Nilai Cronbachs Alpha Variabel Nilai Cronbachs Alpha Accuracy 0,8485 Content 0,8462 Ease of Use 0,6121 Format 0,7405 Kepuasan 1,0000 Timeliness 0,7005 Selain itu uji reliabilitas dapat dilihat dari nilai Composite Reliability akan diuji dengan nilai acuan yaitu diatas 0,6-0,7 jika nilai composite reliability diatas 0,6-0,7 maka variabel laten sudah akurat, konsisten dan tepat. Pada Tabel 5.16 dapat dilihat bahwa nilai composite reliability sudah berada diatas 0,6-0,7 maka uji reliabilitas setiap variabel laten sudah terpenuhi. Tabel 5. 16 Nilai Composite Reliability Variabel Nilai Composite Reliability Accuracy 0,9293 Content 0,8966 Ease of Use 0,8338 Format 0,8846 Kepuasan 1,0000 Timeliness 0,8698 46

5.2.2. Inner Model Inner model dievaluasi menggunakan R-Squaresuntuk variabel dependen. Perubahan nilai R-Square dapat digunakan untuk menilai pengaruh variabel laten independen tertentu terhadap variabel laten dependen. Hasil nilai R-Square pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 5.17. Tabel 5. 17 Nilai R-Square Variabel Nilai R-Square Kepuasan 0,6454 Berdasarkan tabel 5.17 diperoleh nilai R-Square untuk konstruk kepuasan sebesar 0,6454 yang artinya nilai tersebut dapat mengindifikasi bahwa kepuasan dapat dijelaskan oleh konstruk accuracy, content, ease of use, format dan timeliness hanya sebesar 64,54%, sedangkan sisanya yaitu 34,46% dipengaruhi oleh konstruk lain yang tidak terdapat dalam model penelitian yang digunakan dalam peneltitian ini. Inner model juga dapat dievaluasi menggunakan uji t dengan tingkat singnifikan sebesar 0,05 (t-statistic>ttable).uji t digunakan untuk pengujian hipotesis yang dilakukan melalui prosedur bootstrapping pada program SmartPLS.Tingkat signifikan yang digunakan adalah 95% (α=0,05) dengan t-table 1,96.Jika nilai t-statistic lebih kecil dari 1,96, maka hipotesis ditolak.pada Tabel 5.18 47

dapat dilihat hasil path coefficient dan t-statistic pada inner model. Tabel 5. 18 Nilai T-Statistic Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics ( O/STDEV ) P Values Accuracy -> Kepuasan 0.2451 0.2578 0.1019 2.4054 0.0179 Content -> Kepuasan 0.1825 0.2014 0.0976 1.8704 0.0643 Ease Of Use -> Kepuasan 0.1118 0.1189 0.0680 1.6435 0.1033 Format -> Kepuasan -0.0232-0.0377 0.1133 0.2048 0.8381 Timeliness -> Kepuasan 0.4513 0.4300 0.0774 5.8297 0.0000 Berdasarkan Tabel 5.18 diperoleh pengujian hipotesis sebagai berikut. a. Pengaruh accuracy terhadap kepuasan Pengaruh antara accuracy dengan kepuasan pengguna sistem informasi BLP memiliki nilai t-statistic 2,4054 sedangkan nilai t-table sebesar 1,96.Dengan melihat nilait-statisticaccuracylebih besar dari nilai t-table dengan tingkat signifikan 0,05, hal ini menunjukkan accuracy sistem informasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna. b. Pengaruh content terhadap kepuasan Pengaruh antara content dengan kepuasan pengguna sistem informasi BLP memiliki nilai t-statistic 1,8704 sedangkan nilai t-table sebesar 1,96. Dengan melihat nilai t-statistic lebih kecil dari nilai t-table dengan tingkat signifikan 0,05, hal ini menunjukkan content sistem informasi tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengguna. 48

c. Pengaruh ease of use terhadap kepuasan Pengaruh antara ease of use dengan kepuasan pengguna sistem informasi BLP memiliki nilai t-statistic 1,6435 sedangkan nilai t-table sebesar 1,96.Dengan melihat nilai t-statistic lebih kecil dari nilai t-table dengan tingkat signifikan 0,05, hal ini menunjukkan ease of use sistem informasi tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengguna. d. Pengaruh format terhadap kepuasan Pengaruh antara format dengan kepuasan pengguna sistem informasi BLP memiliki nilai t-statistic 0,2408 sedangkan nilai t-table sebesar 1,96. Dengan melihat nilai t-statistic lebih kecil dari nilait-table dengan tingkat signifikan 0,05, hal ini menunjukkan format sistem informasi tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengguna. e. Pengaruh timeliness terhadap kepuasan Pengaruh antara timeliness dengan kepuasan pengguna sistem informasi BLP memiliki nilai t-statistic 5,8297 sedangkan nilai t-table sebesar 1,96.Dengan melihat nilai t-statistic lebih besar dari nilait-table dengan tingkat signifikan 0,05, hal ini menunjukkan timeliness sistem informasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna. 5.3. Pembahasan Penelitian yang dilakukan memiliki lima hipotesis yang akan diuji. Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa tidak semua hipotesis terbukti secara signifikan.hipotesis yang diterima pada penelitian ini 49

antara lain H1 dan H5. Hasil hipotesis dapat dilihat pada Tabel 5.10. Tabel 5. 19 Hasil Uji Hipotesis Hipotesis T- statistic Hasil Pengujian Hipotesis H1 Accuracy -> Kepuasan 2,4054 Diterima H2 Content -> Kepuasan 1,8704 Ditolak H3 Ease of Use -> Kepuasan 1,6435 Ditolak H4 Format -> Kepuasan 0,2048 Ditolak H5 Timeliness -> Kepuasan 5,8297 Diterima H1 :Keakuratan (accuracy) informasi pada Sistem Informasi BLP mempengaruhi kepuasan pengguna Hasil pengujian hipotesis menunjukkan besar pengaruh variabel accuracy terhadap variabel kepuasan sebesar 2,4054. Jika dibandingkan dengan nilai T-tabel pada tingkat signifikan = 0,05(5%) yaitu 1,96, nilai pengaruh variabel accuracy terhadap kepuasan lebih besar dibandingkan dengan T-tabel sehingga variabel accuracy dinyatakan berpengaruh secara signifikan terhadap variabel kepuasan dengan tingkat kepercayaan 95%. H2: Isi (content) informasi pada Sistem Informasi BLP mempengaruhi kepuasan pengguna Hasil pengujian hipotesis menunjukkan besar pengaruh variabel content terhadap variabel kepuasan sebesar 1,8704. Jika dibandingkan dengan nilai T-tabel pada tingkat signifikan = 0,05(5%) yaitu 1,96, nilai pengaruh 50

variabel content terhadap kepuasan lebih kecil dibandingkan dengan T-tabel sehingga variabel content dinyatakan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel kepuasan dengan tingkat kepercayaan 95%. H3: Kemudahan pemakaian (ease of use) Sistem Informasi BLP mempengaruhi kepuasan pengguna Hasil pengujian hipotesis menunjukkan besar pengaruh variabel ease of use terhadap variabel kepuasan sebesar 1,6435. Jika dibandingkan dengan nilai T-tabel pada tingkat signifikan = 0,05(5%) yaitu 1,96, nilai pengaruh variabel ease of use terhadap kepuasan lebih kecil dibandingkan dengan T-tabel sehingga variabel ease of use dinyatakan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel kepuasan dengan tingkat kepercayaan 95%. H4: Bentuk (format) informasi pada Sistem Informasi BLP mempengaruhi kepuasan pengguna Hasil pengujian hipotesis menunjukkan besar pengaruh variabel format terhadap variabel kepuasan sebesar 0,2048. Jika dibandingkan dengan nilai T-tabel pada tingkat signifikan = 0,05(5%) yaitu 1,96, nilai pengaruh variabel format terhadap kepuasan lebih kecil dibandingkan dengan T-tabel sehingga variabel format dinyatakan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel kepuasan dengan tingkat kepercayaan 95%. H5: Pembaharuan (Timeliness) informasi Sistem Informasi BLP mempengaruhi kepuasan Pengguna 51

Hasil pengujian hipotesis menunjukkan besar pengaruh variabel timeliness terhadap variabel kepuasan sebesar 5,8297. Jika dibandingkan dengan nilai T-tabel pada tingkat signifikan = 0,05(5%) yaitu 1,96, nilai pengaruh variabel timeliness terhadap kepuasan lebih besar dibandingkan dengan T-tabel sehingga variabel timeliness dinyatakan berpengaruh secara signifikan terhadap variabel kepuasan dengan tingkat kepercayaan 95%. Model EUCS menyatakan lima faktor dalam modelmya mampu memberi kontribusi terhadap kepuasan pengguna, sedangkan dalam penelitian ini hanya faktor keakuratan dan pemebaharuan inforamasi yang berpengaruh terhadap kepuasan pengguna sistem informasi BLP, ini menandakan terdapat bias dalam penelitian ini yang harus diteliti kembali. 52